文本可以理解为单词序列或字符序列 处理序列数据大的两种深度学习算法 1 循环神经网络 （recurrent neural network）2 一维卷积神经网络
算法的应用：
神经网络不接受原始文本，和接受处理的数值张量，即文本向量化：
1 文本分割为单词 2 文本分割为字符 3 提取单词或者字符的n-gram（多个连续的单词或字符的集合）,然后将每个n-gram转换为一个向量。 将文本分解而成的单元叫标记，将文本分解成为标记的过程叫做分词。 文本向量化就是通过分词，然后将数值向量与标记相关联（one-hot编码或者标记嵌入也叫词嵌入），然后将向量组成序列张量，输入到神经网络中。
关于词袋和n-gram的关系 可以参考书籍《python深度学习》第166页 这是我看过的最赞的的对于词袋和n-gram解释
循环神经网络RNN：遍历所有序列元素，并保存一个状态 在Keras中有SimpleRNN（不能学习长期依赖，原因是因为梯度消失问题，类似于层数较多的非循环神经网络，层数增加，网络变得无法训练）和LSTM（长短期记忆算法long-shhort term memeory,它保存信息以便后面使用，防止较早期的信号在处理中逐渐消失）以及GRU。